华夏时报（www.chinatimes.net.cn）记者 郭怡琳 于娜 北京报道

2023年初，对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。此后由ChatGPT向各领域的技术拓展应接不暇。而“ChatGPT+医疗”将带来哪些诊疗新概念也引人期待。

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5 月 25 日，医联正式发布了其自主研发的基于Transformer架构的国内首款医疗大语言模型——MedGPT。与通用型的大语言模型产品不同，MedGPT主要在真实医疗场景中发挥实际诊疗价值，实现从疾病预防、诊断、治疗、康复的全流程智能化诊疗能力。而基于MedGPT，医联也引领数字医疗服务正式进入 2.0 时代。

记者在现场看到，有别于现有AI问诊3—5个问题的流程，MedGPT通过更多轮的问询，在收集到足够多的决策因子过后，才会给予初步的疑似判断。对此，医联创始人、CEO王仕锐表示：“我们相信，未来通过医联medGPT，医生的工作、学习效率将得到大幅提升，与此同时，优质医疗资源将被快速复制并迅速推广，医联互联网医院也将借助medGPT为广大患者提供更加便捷、高效、可及的医疗服务，有望进一步推动医疗普惠，实现医疗的不可能三角。”

从有效问诊到准确诊断

事实上，通用大语言模型在处理医学问题的准确性上存在天然缺陷，在问诊阶段，通用大语言模型往往会轻易给出结论，但对于医疗应用来说，一致性和准确性是底线问题。MedGPT则能够通过多轮问诊引收集足够的诊断决策后再进行到诊断环节，从而保证准确性。

医联MedGPT项目负责人王磊告诉《华夏时报》记者，“老的AI线上问诊产品在用户输入病例主诉后，总会非常急于给出结论。根据一点的病例信息就可以给出一个诊断，这其实不是有效的问诊沟通，这种回答更偏向于科普。”

“但是MedGPT不会轻易给出诊断结论，而是会循序渐进地引导患者进行问诊，从而给予足够支撑有效诊断的病情全貌。这意味着，MedGPT 是通过收集足够信息并做出符合医学的决策，以“治愈”为目的而进行的人机交互。为此，医联建立了基于专家评议的AI诊疗准确性与真实世界医⽣对标测试机制，将AI与真实诊疗场景对齐，希望实现准确诊断。”医联MedGPT项目负责人王磊进一步表示。

此外，医联还建立了基于专家评议的AI诊疗准确性与真实世界医⽣对标测试机制，不断将AI与真实诊疗场景对齐，最终实现准确诊断。

据悉，为验证MedGPT的诊断准确率，医联抽取了532名复诊患者档案进行信息脱敏，并进行了模拟首诊实验。结果显示，医联MedGPT的诊断结果与患者原有线下门诊的诊断吻合率超过97.5%，充分证明了AI医生在医疗领域的价值和潜力。

给出全流程诊疗方案

记者了解到，基于Transformer架构，MedGPT 可以整合多种医学检验检测模态能力，首次实现线上问诊到医学检查的无缝衔接。在问诊环节结束之后，MedGPT会给患者开具必要的医学检查项目以进一步明确病情，患者则可以通过医联云检验等多模态能力进行检查。

从有效问诊以及医学检查数据来看，MedGPT得以进行准确的疾病诊断，并为患者设计疾病治疗方案。患者可以通过医联互联网医院实现送药到家，MedGPT会在患者收到药品后主动为患者进行用药指导与管理、智能随访复诊、康复指导等智能化疾病诊疗动作。通过多模态应用的打通MedGPT实现了预防、诊断、治疗、康复的全流程诊疗。

王磊告诉《华夏时报》记者，“老的AI线上问诊的产品，或者是真实医生的在线问诊产品，都有两个卡点。一方面，问诊准确性没有办法得到保证。另一方面，问诊过后到检查这块没有办法再往前面推进。”

除此之外，王磊还透露，医联 MedGPT plugin 应用平台具有整合超过 1000+医疗多模态能力，能够丰富和完善全流程智能化诊疗体验。这也意味着医联数字医院脱离了以互联网医疗连接为根本，以提高效率为主要目的的1.0 阶段；进入了基于强大的 AI 能力，实现疾病管理全流程智能化的数字医疗 2.0 阶段。

以「DIAE」为方法论

作为致力于疾病全流程诊疗的医疗专业大语言模型，医联MedGPT形成了一套独有的「DIAE」医疗AI建设方法论，分别从Disease（病种覆盖）、Intelligence（智能化）、Accuracy（准确性）、Efficiency（就医效率）四个维度来建设与打磨产品，不断提升MedGPT的实际医疗应用价值。

目前，医联正不断加速 MedGPT 的研发，希望通过数字医疗惠及更多人。医联MedGPT目前的参数规模为100B规模，预训练阶段使用了超过20亿的医学文本数据，微调训练阶段使用了800万条的高质量结构化临床诊疗数据，并投超过100名医生参与反馈监督微调训练。此外，医联 MedGPT 已经可以覆盖 ICD10 的60%疾病病种，并在近期将研发重心倾斜在多发疾病，以提升数字医院的普惠率。预计在 2023 年底，可以覆盖80%病种的就诊需求。

王磊呼吁业内AI科技、医学、院校机构、医疗多模态应用等各种类型的合作伙伴，共同开发建设通用型人工智能技术的医疗应用场景，为医疗行业的技术发展贡献力量。

通过技术辅助医疗行业，实现效率的革命性突破，正是全新技术的最佳体现。现如今，大语言模型技术正处于飞速发展阶段，医疗行业也势必因此发生巨大的变化。而技术的发展需要与产业进行深度融合，才能释放技术带来的红利，医联也将在不断推进技术发展的道路上前进。据悉，截至目前医联MedGPT已经拥有近3000种疾病的首诊能力，覆盖80%以上的成年人疾病和90%以上的0—12岁儿科疾病。

编辑：颜源 主编：陈岩鹏